컨피그인텔리전스, 로봇 데이터 축적 확대하며 파운데이션 모델 사업 강화

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Elena Nikulina

14.10.2026

컨피그인텔리전스, 로봇 데이터 축적 확대하며 파운데이션 모델 사업 강화 — 로봇 데이터 사업 확대

피지컬 인공지능 확산의 핵심 병목으로 꼽히는 행동 데이터 부족 속에서 컨피그인텔리전스가 자체 데이터 수집과 로봇 모델 개발을 동시에 추진하고 있다. 이 회사는 대기업 투자와 사업 협력을 바탕으로 데이터 판매를 넘어 로봇 파운데이션 모델 상용화까지 사업 범위를 넓히겠다는 구상이다.

하이라이트

컨피그인텔리전스는 베트남 하노이에서 월 2만 시간 분량의 행동 데이터를 수집, 누적 15만 시간·40만 개 작업을 확보했다.
2024년 들어 삼성벤처투자, 현대자동차그룹 등에서 시드 투자 유치 및 LG CNS, 삼성SDS와 로봇 전환 사업 핵심 파트너로 선정됐다.
누적 투자금 500억 원은 GPU 구매와 R&D에 투입 예정이며, 데이터 규모 확대에 비해 GPU 확보가 부족한 상황이라고 밝혔다.

하노이 데이터 수집과 모델 개발 전략

서울경제신문에 따르면 컨피그인텔리전스는 로봇이 학습할 수 있는 행동 데이터를 직접 확보하고, 이를 바탕으로 로봇 파운데이션 모델까지 개발하는 사업을 전개하고 있다. 서민준 대표와 이기민 최고과학책임자(CSO)는 14일 서울 강남 사무실에서 데이터 판매가 사업 축의 하나이며, 데이터로 학습한 모델 사업에도 주력하고 싶다고 밝혔다.

컨피그인텔리전스는 2024년 서 대표와 이 CSO 등이 공동 창업한 로봇 소프트웨어 스타트업이다. 서 대표는 네이버와 메타를 거쳐 현재 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원 교수로도 재직 중이며, 이 CSO와 손형목 최고기술책임자(CTO), 방극재 최고운영책임자(COO)도 창업에 참여했다.

회사는 베트남 하노이에서 현지 인력 500여 명이 참여하는 '휴먼 팩토리'를 운영하며 한 달에 약 2만 시간 분량의 행동 데이터를 수집하고 있다. 지금까지 확보한 로봇 데이터는 40만 개 이상의 작업과 1000만 개 이상의 에피소드, 15만 시간 이상 규모다.

이렇게 축적한 데이터는 특정 제조사의 로봇에 한정되지 않도록 변환된다. 회사는 고객사가 선호하는 기종에 맞춰 데이터를 확보하고 학습시키는 방식을 병행하고 있으며, 올해 초에는 미국 로봇 제조사 덱스메이트와 현지 개념검증(PoC)도 진행했다.

컨피그인텔리전스는 외부 데이터 없이 자체 확보·변환한 데이터로 학습한 'CFG-1'도 개발하고 있다. 회사 측은 이 모델이 10만 시간 이상의 인간 작업 데이터를 중심으로 훈련됐고, 현재 작업뿐 아니라 이전 작업 맥락까지 파악하는 메모리 능력을 갖춘 점을 차별점으로 제시했다.

대기업 협력과 자동화 수요 확대

설립 3년이 채 되지 않았지만 국내 대기업의 관심은 빠르게 커지고 있다. 회사는 올해 4월 삼성벤처투자, 현대자동차그룹 제로원, LG테크놀로지벤처스, SK텔레콤 등을 시드 투자자로 확보했고, LG CNS와 삼성SDS의 로봇 전환 사업에서도 핵심 파트너로 참여하고 있다.

회사가 주목받는 배경에는 데이터 규모뿐 아니라 데이터 변환, 모델 학습, 현장 투입, 성능 평가와 개선을 한 체계 안에서 다룰 수 있는 운영 구조가 있다. 회사는 로봇 성능 저하가 데이터 문제인지 모델 문제인지 빠르게 가려내는 점을 경쟁력으로 보고 있다.

제조 현장의 인력 부족과 자동화 수요도 시장 확대 기대를 키우고 있다. 회사 측은 뷰티를 포함한 제조업에서 생산 인력 부족이 이어지고 있으며, 로봇 도입이 바로 매출 확대와 연결될 수 있는 업종이 적지 않다고 설명했다.

현재 고객사에는 국내 반도체, 자동차, 시스템통합 기업 등이 포함돼 있으며 해외 빅테크의 문의도 이어지고 있다. 누적 투자금 500억 원은 그래픽처리장치 구매, 인력 확보, 연구개발에 투입될 예정이며, 회사는 데이터 규모 확대에 비해 GPU가 부족한 상황이라고 밝혔다.

우리 매체는 앞서 포스코퓨처엠의 사내 ‘AI 100일 챌린지’ 성과를 바탕으로 열린 AI 페스티벌을 통해, 사무·제조 업무에 적용될 AI 혁신 사례들을 정리해 전한 바 있습니다. 당시 기사에서는 설비 예지보전(히터 상태 예측), MRO 자재관리·지능형 구매, SEM 데이터 자동화 등 구체적 솔루션이 생산성과 효율 개선으로 연결되고, 이를 토대로 AI 네이티브(AX) 체계 구축을 추진한다는 계획을 다뤘습니다.

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